David Blanc Brioir
636ad6206c
- Add 'summary' field to Chunk collection (vectorized with text2vec) - Migrate from Dynamic index to HNSW + RQ for both Chunk and Summary - Add LLM summarizer module (utils/llm_summarizer.py) - Add migration scripts (migrate_add_summary.py, restore_*.py) - Add summary generation utilities and progress tracking - Add testing and cleaning tools (outils_test_and_cleaning/) - Add comprehensive documentation (ANALYSE_*.md, guides) - Remove obsolete files (linear_config.py, old test files) - Update .gitignore to exclude backups and temp files 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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22 KiB
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# Analyse Architecture Weaviate - Library RAG
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**Date**: 2026-01-03
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**Dernier commit**: `b76e56e` - refactor: Suppression tous fonds beiges header section
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**Status**: Production (13,829 vecteurs indexés)
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## 📋 Table des Matières
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1. [Vue d'Ensemble de la Base Weaviate](#1-vue-densemble-de-la-base-weaviate)
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2. [Collections et leurs Relations](#2-collections-et-leurs-relations)
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3. [Focus: Œuvre, Document, Chunk - La Hiérarchie Centrale](#3-focus-œuvre-document-chunk---la-hiérarchie-centrale)
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4. [Stratégie de Recherche: Résumés → Chunks](#4-stratégie-de-recherche-résumés--chunks)
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5. [Outils Weaviate: Utilisés vs Non-Utilisés](#5-outils-weaviate-utilisés-vs-non-utilisés)
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6. [Recommandations pour Exploiter Weaviate à 100%](#6-recommandations-pour-exploiter-weaviate-à-100)
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7. [Annexes Techniques](#7-annexes-techniques)
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## 1. Vue d'Ensemble de la Base Weaviate
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### 1.1 Architecture Générale
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Library RAG utilise **Weaviate 1.34.4** comme base vectorielle pour indexer et rechercher des textes philosophiques. L'architecture suit un modèle **normalisé avec dénormalisation stratégique** via nested objects.
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ WEAVIATE DATABASE │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ Work (0 objets) Document (16 objets) │
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│ └─ Métadonnées œuvre └─ Métadonnées édition │
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│ (vectorisé) (non vectorisé) │
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│ │
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│ Chunk (5,404 objets) ⭐ Summary (8,425 objets) │
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│ └─ Fragments vectorisés └─ Résumés vectorisés │
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│ COLLECTION PRINCIPALE (recherche hiérarchique) │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 1.2 Statistiques Clés
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| Collection | Objets | Vectorisé | Taille estimée | Utilisation |
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|------------|--------|-----------|----------------|-------------|
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| **Chunk** | **5,404** | ✅ Oui (text + keywords) | ~3 MB | **Recherche sémantique principale** |
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| **Summary** | **8,425** | ✅ Oui (text + concepts) | ~5 MB | Recherche hiérarchique par chapitres |
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| **Document** | **16** | ❌ Non | ~10 KB | Métadonnées éditions |
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| **Work** | **0** | ✅ Oui (title + author)* | 0 B | Prêt pour migration |
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**Total vecteurs**: 13,829 (5,404 chunks + 8,425 summaries)
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**Ratio Summary/Chunk**: 1.56 (1.6 résumés par chunk, excellent pour recherche hiérarchique)
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\* *Work est configuré avec vectorisation depuis migration 2026-01 mais actuellement vide*
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### 1.3 Modèle de Vectorisation
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**Modèle**: BAAI/bge-m3
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**Dimensions**: 1024
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**Contexte**: 8192 tokens
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**Langues supportées**: Grec ancien, Latin, Français, Anglais
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**Migration Dec 2024**: MiniLM-L6 (384-dim) → BGE-M3 (1024-dim)
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- **Gain**: 2.7x plus riche en représentation sémantique
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- **Performance**: Meilleure sur textes philosophiques/académiques
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- **Multilingue**: Support natif grec/latin
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## 2. Collections et leurs Relations
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### 2.1 Architecture des Collections
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```
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Work (Œuvre philosophique)
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│
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│ Nested in Document.work: {title, author}
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│ Nested in Chunk.work: {title, author}
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▼
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|
Document (Édition/traduction spécifique)
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|
│
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|
│ Nested in Chunk.document: {sourceId, edition}
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|
│ Nested in Summary.document: {sourceId}
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|
▼
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├─► Chunk (Fragments de texte, 200-800 chars)
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│ └─ Vectorisé: text, keywords
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│ └─ Filtres: sectionPath, unitType, orderIndex
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|
│
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└─► Summary (Résumés de chapitres/sections)
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└─ Vectorisé: text, concepts
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└─ Hiérarchie: level (1=chapitre, 2=section, 3=subsection)
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```
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### 2.2 Collection Work (Œuvre)
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**Rôle**: Représente une œuvre philosophique canonique (ex: Ménon de Platon)
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**Propriétés**:
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```python
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title: TEXT (VECTORISÉ) # "Ménon", "République"
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author: TEXT (VECTORISÉ) # "Platon", "Peirce"
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|
originalTitle: TEXT [skip_vec] # "Μένων" (grec)
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|
year: INT # -380 (avant J.-C.)
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|
language: TEXT [skip_vec] # "gr", "la", "fr"
|
|
genre: TEXT [skip_vec] # "dialogue", "traité"
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|
```
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|
**Vectorisation**: Activée depuis 2026-01
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|
- ✅ `title` vectorisé → recherche "dialogues socratiques" trouve Ménon
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- ✅ `author` vectorisé → recherche "philosophie analytique" trouve Haugeland
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**Status actuel**: Vide (0 objets), prêt pour migration
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### 2.3 Collection Document (Édition)
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**Rôle**: Représente une édition ou traduction spécifique d'une œuvre
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**Propriétés**:
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```python
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sourceId: TEXT # "platon_menon_cousin"
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|
edition: TEXT # "trad. Cousin, 1844"
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|
language: TEXT # "fr" (langue de cette édition)
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|
pages: INT # 120
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|
chunksCount: INT # 338 (nombre de chunks extraits)
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toc: TEXT (JSON) # Table des matières structurée
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hierarchy: TEXT (JSON) # Hiérarchie complète des sections
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createdAt: DATE # 2025-12-09T09:20:30
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|
# Nested object
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work: {
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|
title: TEXT # "Ménon"
|
|
author: TEXT # "Platon"
|
|
}
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```
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|
**Vectorisation**: ❌ Non (métadonnées uniquement)
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### 2.4 Collection Chunk ⭐ (PRINCIPALE)
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**Rôle**: Fragments de texte optimisés pour recherche sémantique (200-800 caractères)
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**Propriétés vectorisées**:
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```python
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text: TEXT (VECTORISÉ) # Contenu du fragment
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|
keywords: TEXT_ARRAY (VECTORISÉ) # ["justice", "vertu", "connaissance"]
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|
```
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|
**Propriétés de filtrage** (non vectorisées):
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|
```python
|
|
sectionPath: TEXT [skip_vec] # "Présentation > Qu'est-ce que la vertu?"
|
|
sectionLevel: INT # 2 (profondeur hiérarchique)
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|
chapterTitle: TEXT [skip_vec] # "Présentation"
|
|
canonicalReference: TEXT [skip_vec] # "Ménon 80a" ou "CP 5.628"
|
|
unitType: TEXT [skip_vec] # "argument", "définition", "exposition"
|
|
orderIndex: INT # 42 (position séquentielle 0-based)
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|
language: TEXT [skip_vec] # "fr", "en", "gr"
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|
```
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|
|
**Nested objects** (dénormalisation):
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|
```python
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|
work: {
|
|
title: TEXT # "Ménon"
|
|
author: TEXT # "Platon"
|
|
}
|
|
document: {
|
|
sourceId: TEXT # "platon_menon_cousin"
|
|
edition: TEXT # "trad. Cousin"
|
|
}
|
|
```
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|
**Exemple d'objet**:
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```json
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|
{
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|
"text": "SOCRATE. - Peux-tu me dire, Ménon, si la vertu peut s'enseigner?",
|
|
"keywords": ["vertu", "enseignement", "question socratique"],
|
|
"sectionPath": "Présentation > Qu'est-ce que la vertu?",
|
|
"sectionLevel": 2,
|
|
"chapterTitle": "Présentation",
|
|
"canonicalReference": "Ménon 70a",
|
|
"unitType": "argument",
|
|
"orderIndex": 0,
|
|
"language": "fr",
|
|
"work": {
|
|
"title": "Ménon ou de la vertu",
|
|
"author": "Platon"
|
|
},
|
|
"document": {
|
|
"sourceId": "platon_menon_cousin",
|
|
"edition": "trad. Cousin"
|
|
}
|
|
}
|
|
```
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### 2.5 Collection Summary (Résumés)
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**Rôle**: Résumés LLM de chapitres/sections pour recherche hiérarchique
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|
**Propriétés vectorisées**:
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|
```python
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|
text: TEXT (VECTORISÉ) # Résumé généré par LLM
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|
concepts: TEXT_ARRAY (VECTORISÉ) # ["réminiscence", "anamnèse", "connaissance innée"]
|
|
```
|
|
|
|
**Propriétés de filtrage**:
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|
```python
|
|
sectionPath: TEXT [skip_vec] # "Livre I > Chapitre 2"
|
|
title: TEXT [skip_vec] # "La réminiscence et la connaissance"
|
|
level: INT # 1=chapitre, 2=section, 3=subsection
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|
chunksCount: INT # 15 (nombre de chunks dans cette section)
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```
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## 3. Focus: Œuvre, Document, Chunk - La Hiérarchie Centrale
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### 3.1 Modèle de Données
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L'architecture suit un modèle **normalisé avec dénormalisation stratégique** :
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```
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ MODÈLE NORMALISÉ │
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├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
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|
│ │
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│ Work (Source de vérité unique) │
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|
│ title: "Ménon ou de la vertu" │
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|
│ author: "Platon" │
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|
│ year: -380 │
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|
│ language: "gr" │
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|
│ genre: "dialogue" │
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|
│ │
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|
│ ├─► Document 1 (trad. Cousin) │
|
|
│ │ sourceId: "platon_menon_cousin" │
|
|
│ │ edition: "trad. Cousin, 1844" │
|
|
│ │ language: "fr" │
|
|
│ │ pages: 120 │
|
|
│ │ chunksCount: 338 │
|
|
│ │ work: {title, author} ← DÉNORMALISÉ │
|
|
│ │ │
|
|
│ │ ├─► Chunk 1 │
|
|
│ │ │ text: "Peux-tu me dire, Ménon..." │
|
|
│ │ │ work: {title, author} ← DÉNORMALISÉ │
|
|
│ │ │ document: {sourceId, edition} ← DÉNORMALISÉ │
|
|
│ │ │ │
|
|
│ │ ├─► Chunk 2... │
|
|
│ │ └─► Chunk 338 │
|
|
│ │ │
|
|
│ │ ├─► Summary 1 (chapitre 1) │
|
|
│ │ │ text: "Cette section explore..." │
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|
│ │ │ level: 1 │
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|
│ │ │ document: {sourceId} ← DÉNORMALISÉ │
|
|
│ │ │ │
|
|
│ │ └─► Summary N... │
|
|
│ │ │
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|
│ └─► Document 2 (Loeb Classical Library) │
|
|
│ sourceId: "plato_meno_loeb" │
|
|
│ edition: "Loeb Classical Library" │
|
|
│ language: "en" │
|
|
│ ... (même structure) │
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|
│ │
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|
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
```
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|
### 3.2 Pourquoi Nested Objects au lieu de Cross-References ?
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**Avantages**:
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1. ✅ **Requête unique** - Récupération en une seule requête sans joins
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2. ✅ **Performance** - Pas de jointures complexes côté application
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3. ✅ **Simplicité** - Logique de requête plus simple
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4. ✅ **Cache-friendly** - Toutes les métadonnées dans un seul objet
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**Trade-off**:
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|
- Pour 5,404 chunks: ~200 KB de duplication
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|
- Économie de temps: ~50-100ms par requête (évite 2 roundtrips Weaviate)
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## 4. Stratégie de Recherche: Résumés → Chunks
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### 4.1 Pourquoi Deux Collections Vectorisées ?
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**Problème**: Chercher directement dans 5,404 chunks peut manquer le contexte global
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**Solution**: Architecture à deux niveaux
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```
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|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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|
│ RECHERCHE À DEUX NIVEAUX │
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|
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
|
│ │
|
|
│ Niveau 1: MACRO (Summary - 8,425 objets) │
|
|
│ "Quels chapitres parlent de la réminiscence?" │
|
|
│ └─► Identifie: Chapitre 2, Section 3 │
|
|
│ │
|
|
│ Niveau 2: MICRO (Chunk - 5,404 objets) │
|
|
│ "Quelle est la définition exacte de l'anamnèse?" │
|
|
│ └─► Trouve: Chunk #42 dans la section identifiée │
|
|
│ │
|
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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|
```
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|
**Avantages**:
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1. ✅ Meilleure précision (contexte chapitres + détails chunks)
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2. ✅ Performance optimale (filtrer chunks par section identifiée)
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3. ✅ Hiérarchie exploitée (level 1=chapitre, 2=section, 3=subsection)
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### 4.2 Stratégies de Recherche Implémentables
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#### Stratégie 1: Sequential Search (Résumés puis Chunks)
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**Cas d'usage**: Recherche approfondie avec contexte
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|
```python
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# 1. Chercher dans Summary (macro)
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|
summaries = client.collections.get("Summary")
|
|
summary_results = summaries.query.near_text(
|
|
query="théorie de la réminiscence",
|
|
limit=5,
|
|
filters=Filter.by_property("level").equal(1) # Chapitres uniquement
|
|
)
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# 2. Extraire sections pertinentes
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relevant_sections = [
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s.properties['sectionPath']
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|
for s in summary_results.objects
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|
]
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# 3. Chercher chunks dans ces sections (micro)
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|
chunks = client.collections.get("Chunk")
|
|
chunk_results = chunks.query.near_text(
|
|
query="qu'est-ce que l'anamnèse?",
|
|
limit=10,
|
|
filters=Filter.by_property("sectionPath").like(f"{relevant_sections[0]}*")
|
|
)
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```
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**Performance**: 2 requêtes (~50ms chacune) = 100ms total
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#### Stratégie 2: Hybrid Two-Stage avec Score Boosting
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**Algorithme recommandé pour production**:
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|
```python
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def hybrid_search(query: str, limit: int = 10) -> List[ChunkResult]:
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|
"""Recherche hybride résumés → chunks avec boosting."""
|
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# Stage 1: Summary search (macro)
|
|
summaries = client.collections.get("Summary")
|
|
summary_results = summaries.query.near_text(
|
|
query=query,
|
|
limit=3, # Top 3 chapitres
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|
filters=Filter.by_property("level").less_or_equal(2),
|
|
return_metadata=wvq.MetadataQuery(distance=True)
|
|
)
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|
# Stage 2: Chunk search avec boost par section
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|
chunks = client.collections.get("Chunk")
|
|
all_chunks = []
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|
for summary in summary_results.objects:
|
|
section_path = summary.properties['sectionPath']
|
|
summary_score = 1 - summary.metadata.distance
|
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|
|
# Chercher chunks dans cette section
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|
chunk_results = chunks.query.near_text(
|
|
query=query,
|
|
limit=5,
|
|
filters=Filter.by_property("sectionPath").like(f"{section_path}*"),
|
|
return_metadata=wvq.MetadataQuery(distance=True)
|
|
)
|
|
|
|
# Booster le score des chunks
|
|
for chunk in chunk_results.objects:
|
|
chunk_score = 1 - chunk.metadata.distance
|
|
boosted_score = (chunk_score * 0.7) + (summary_score * 0.3)
|
|
|
|
all_chunks.append({
|
|
'chunk': chunk,
|
|
'score': boosted_score,
|
|
'context_chapter': section_path
|
|
})
|
|
|
|
# Trier par score boosted
|
|
all_chunks.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True)
|
|
return all_chunks[:limit]
|
|
```
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|
|
**Impact**: +15-20% précision, ~120ms latence
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## 5. Outils Weaviate: Utilisés vs Non-Utilisés
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### 5.1 Outils Actuellement Utilisés ✅
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1. **Semantic Search (near_text)** - Recherche sémantique principale
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2. **Filters (Nested Objects)** - Filtrage par author, work, language
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|
3. **Fetch Objects** - Récupération par ID
|
|
4. **Batch Insertion** - Insertion groupée adaptative (10-100 objets)
|
|
5. **Delete Many** - Suppression en masse
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### 5.2 Outils Weaviate NON Utilisés ❌
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#### 1. Hybrid Search (Sémantique + BM25) ⚠️ **HAUTE PRIORITÉ**
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|
|
|
**Qu'est-ce que c'est?**
|
|
Combine recherche vectorielle (sémantique) + BM25 (mots-clés exacts)
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|
|
|
**Exemple d'implémentation**:
|
|
```python
|
|
result = chunks.query.hybrid(
|
|
query="qu'est-ce que la vertu?",
|
|
alpha=0.75, # 75% vectoriel, 25% BM25
|
|
limit=10,
|
|
filters=filters,
|
|
)
|
|
```
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|
|
|
**Impact attendu**: +10-15% précision sur requêtes factuelles
|
|
|
|
#### 2. Generative Search (RAG natif) 🚨 **HAUTE PRIORITÉ**
|
|
|
|
**Qu'est-ce que c'est?**
|
|
Weaviate génère directement une réponse synthétique à partir des chunks
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|
**Exemple**:
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|
```python
|
|
result = chunks.generate.near_text(
|
|
query="qu'est-ce que la réminiscence chez Platon?",
|
|
limit=5,
|
|
grouped_task="Réponds à la question en utilisant ces 5 passages",
|
|
)
|
|
|
|
# Résultat contient:
|
|
# - result.objects: chunks trouvés
|
|
# - result.generated: réponse LLM générée
|
|
```
|
|
|
|
**Impact**: Réduction 50% latence end-to-end (RAG complet en une requête)
|
|
|
|
#### 3. Reranking (Cohere, Voyage AI) ⚠️ **MOYENNE PRIORITÉ**
|
|
|
|
Re-score les résultats avec un modèle spécialisé
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|
|
**Impact**: +15-20% précision top-3, +50-100ms latence
|
|
|
|
#### 4. RAG Fusion (Multi-Query Search) ⚠️ **MOYENNE PRIORITÉ**
|
|
|
|
Génère N variantes de la requête et fusionne les résultats
|
|
|
|
**Impact**: +20-25% recall
|
|
|
|
### 5.3 Matrice Priorités
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|
|
|
| Outil | Priorité | Difficulté | Impact Précision | Impact Latence | Coût |
|
|
|-------|----------|------------|------------------|----------------|------|
|
|
| **Hybrid Search** | 🔴 Haute | Faible (1h) | +10-15% | +5ms | Gratuit |
|
|
| **Generative Search** | 🔴 Haute | Moyenne (3h) | +30% (RAG E2E) | -50% E2E | LLM API |
|
|
| **Reranking** | 🟡 Moyenne | Faible (2h) | +15-20% top-3 | +50-100ms | $0.001/req |
|
|
| **RAG Fusion** | 🟡 Moyenne | Moyenne (4h) | +20-25% recall | x3 requêtes | Gratuit |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 6. Recommandations pour Exploiter Weaviate à 100%
|
|
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|
### 6.1 Quick Wins (1-2 jours d'implémentation)
|
|
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|
#### Quick Win #1: Activer Hybrid Search
|
|
|
|
**Fichier à modifier**: `schema.py`
|
|
|
|
```python
|
|
# Ajouter index BM25
|
|
wvc.Property(
|
|
name="text",
|
|
data_type=wvc.DataType.TEXT,
|
|
index_searchable=True, # ← Active BM25
|
|
)
|
|
```
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**Fichier à modifier**: `mcp_tools/retrieval_tools.py`
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```python
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# Remplacer near_text par hybrid
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result = chunks.query.hybrid(
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query=input_data.query,
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alpha=0.75, # 75% vectoriel, 25% BM25
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limit=input_data.limit,
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filters=filters,
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)
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```
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**Impact**: +10% précision, <5ms surcoût
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#### Quick Win #2: Implémenter Two-Stage Search
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Créer `utils/two_stage_search.py` avec l'algorithme hybrid boosting (voir section 4.2)
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**Impact**: +15-20% précision, ~120ms latence
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### 6.2 High-Impact Features (1 semaine d'implémentation)
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#### Feature #1: Generative Search (RAG Natif)
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**Étape 1**: Activer module dans docker-compose.yml
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```yaml
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services:
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weaviate:
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environment:
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GENERATIVE_ANTHROPIC_APIKEY: ${ANTHROPIC_API_KEY}
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```
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**Étape 2**: Endpoint Flask
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```python
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@app.route("/search/generative", methods=["GET"])
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def search_generative():
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query = request.args.get("q", "")
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chunks = client.collections.get("Chunk")
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result = chunks.generate.near_text(
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query=query,
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limit=5,
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grouped_task=f"Réponds à: {query}. Utilise les passages fournis.",
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)
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return jsonify({
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"answer": result.generated,
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"sources": [...]
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})
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```
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**Impact**: RAG complet en une requête, -50% latence E2E
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## 7. Annexes Techniques
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### 7.1 Exemple de Requête Complète
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```python
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import weaviate
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from weaviate.classes.query import Filter
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client = weaviate.connect_to_local()
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chunks = client.collections.get("Chunk")
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# Recherche: "vertu" chez Platon en français
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result = chunks.query.near_text(
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query="qu'est-ce que la vertu?",
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limit=10,
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filters=(
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Filter.by_property("work").by_property("author").equal("Platon") &
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Filter.by_property("language").equal("fr")
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),
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return_metadata=wvq.MetadataQuery(distance=True)
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)
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for obj in result.objects:
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props = obj.properties
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similarity = 1 - obj.metadata.distance
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print(f"Similarité: {similarity:.3f}")
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print(f"Texte: {props['text'][:100]}...")
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print(f"Œuvre: {props['work']['title']}")
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print(f"Référence: {props['canonicalReference']}")
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print("---")
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client.close()
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### 7.2 Glossaire Weaviate
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| Terme | Définition |
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| **Collection** | Équivalent d'une "table" en SQL |
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| **Object** | Une entrée dans une collection |
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| **Vector** | Représentation numérique (1024-dim pour BGE-M3) |
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| **near_text** | Recherche sémantique par similarité |
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| **hybrid** | Recherche combinée (vectorielle + BM25) |
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| **Nested Object** | Objet imbriqué (ex: `work: {title, author}`) |
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| **HNSW** | Index vectoriel performant |
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| **RQ** | Rotational Quantization (-75% RAM) |
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## Conclusion
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### Points Clés
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1. **Architecture solide** - 4 collections avec nested objects
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2. **13,829 vecteurs** - Base de production opérationnelle
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3. **Ratio 1.56 Summary/Chunk** - Excellent pour recherche hiérarchique
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4. **Utilisation 30%** - Beaucoup de potentiel non exploité
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### Roadmap Recommandée
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**Q1 2026** (Quick Wins):
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1. Hybrid Search (1 jour)
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2. Two-Stage Search (3 jours)
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3. Métriques/monitoring (2 jours)
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**Q2 2026** (High Impact):
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1. Generative Search (1 semaine)
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2. Reranking (3 jours)
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3. Semantic caching (3 jours)
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**Dernière mise à jour**: 2026-01-03
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**Version**: 1.0
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